CFD学习：涡轮机械设计

关键要点

• 流动不稳定、能量损失和压降等挑战会影响涡轮机械的性能。 

• 涡轮机械设计优化旨在实现卓越的性能、运行可靠性和成本效益。 

• 不同的基于 CFD 的优化技术有助于识别设计参数及其关系，这对于分析涡轮机械设计的性能和效率至关重要。 

效率的重要性怎么强调都不为过，尤其是在近来几乎每个行业都在寻求提高生产力的同时又要在环境上可持续发展的情况下。涡轮机械应用面临流动不稳定、能量损失、压降、流动分离等挑战，使其效率降低。与此同时，许多涡轮机仍在使用化石燃料运转。累积起来，用更多的能源消耗完成更少的工作。 

通过涡轮机械设计优化，工程师旨在使机器在各个方面都更加高效。凭借最佳的流动路径和理想的设计，涡轮机械可以产生更多的功率，具有更长的运行跨度，并且具有更小的环境足迹。为实现这一点，可以使用许多优化技术。在本文中，我们将讨论用于涡轮机械设计优化的不同技术。 

涡轮机械设计优化 

为什么需要优化？就其构建和操作方式而言，涡轮机械是一个复杂的系统。流体、其热特性和机器设计之间的相互作用使得涡轮机械过程解决方案难以满足所有性能要求。 

优化优势

优化技术

为了从涡轮机械设计中获得最佳性能，工程师和系统设计师可以使用一系列技术，包括：

1. 实验设计 (DOE)：这种统计技术可用于确定最佳设计参数。DOE 方法系统地改变输入参数并使用一组实验设计测量输出。在设计空间内，DOE 有助于识别最重要的设计参数、它们之间的相互作用以及它们对涡轮机械性能的影响。 

2. 响应面法 (RSM)：该技术在设计变量（例如内部组件的形状和尺寸）与涡轮机械的性能之间建立数学关系。该技术使用 DOE 方法来开发一组实验设计并评估响应。结果可用于开发响应面，这是一个有助于预测性能的模型。对于实验数据范围内的任何一组输入参数，都可以确定最佳输出，从而实现高效的设计优化。  

3. 基于梯度的优化：在该技术中，使用有限差分等技术计算目标函数的梯度，以确定最重要的设计参数（如流路、叶片角度、形状和尺寸）。目标函数是任何需要优化的性能指标，例如效率、压力或功率。一旦计算了梯度并确定了关键参数，就可以更新这些设计参数，直到获得最优设计。 

4. 遗传算法：这是一种基于种群的优化技术，其中随机选择设计空间并进行探索，直到确定理想设计。可以有效地探索多个和大规模的设计空间，有助于以最小的损失和最佳设计配置文件识别最佳设计解决方案。 

5. 多目标优化：当需要优化多个具有冲突性质的参数时，此方法适用。例如，当需要最大化性能但必须最小化结构重量或成本时。这种优化技术使用多种方法（例如 Pareto 前沿、加权和或约束方法）来确定参数的最佳权衡点，从而使涡轮机械设计满足所有性能标准。 

这些优化技术可以利用 CFD 模拟进一步简化数据分析和设计改进过程。 

用于涡轮机械设计优化的 CFD 仿真

计算流体动力学 (CFD)工具适用于实施这些优化技术以获得精细的结果。工程师可以使用 CFD 工具构建模型、生成数据点、模拟和分析流动行为以及确定设计变量。然后可以研究这些参数之间的关系，以分析涡轮机械设计的性能和效率。使用 Cadence 的Fidelity和Fidelity Pointwise等工具可以简化此过程。通过实施这些基于 CFD 的优化技术，可以确定最佳涡轮机械设计。 

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文章来源：cadence博客